[Data Literacy] 문제 정의

 

2024.07.03

 

✳️ 문제 정의

• 데이터 분석 프로젝트의 성공을 위한 초석
• 특정 상황이나 현상에 대한 명확하고 구체적인 진술
• 목표를 설정하고 분석 방향을 설정

 

✳️ 문제 정의 방법론

⭐ MECE (Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive)

• 상호 배타적( Mutually Exclusive ) + 전체적으로 포괄적( Collectively Exhaustive )인 구성 요소로 나누는 것
• 복잡한 문제를 체계적으로 분해하고 구조화된 방식으로 분석 가능
• 중복과 누락 없이 문제를 정의

⭐ 로직 트리 (Logic Tree)

• MECE 원칙을 기반, 복잡한 문제를 하위 문제로 분해
• 계층적 접근 (상위 문제 -> 하위 문제)
• 도표 형식으로 표현 되어 쉽게 파악 가능

로직트리 구성

예시

➕ 문제 정의의 핵심

💫 SO WHAT?

• 현재 가지고 있는 정보 및 사실로 부터 메세지를 뽑아내는 작업으로 팩트 파인딩이라고도 한다.
• 제시한 사실로 무엇을 알아 낼 수 있지? 라는 물음을 통해 답변을 얻어 중요한 핵심을 추출해낸다.
• 결국 결론을 도출해낼 수 있는 타당한 메세지여야하고 어쩌라고라는 질문 끝에 결론이 논리적으로 드러나야 하는 것

💫 WHY SO?

• So What을 통해 도출한 메세지가 맞는지 검증하는 작업
• 메세지에 대한 원인/근거를 묻는 작업

 

 

 

 

참고자료

https://brunch.co.kr/@mystalin/43

04화 MECE와 로직트리